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计算社会学:系统应用篇电子书

本书系统性梳理计算社会学理论和方法的论著,具有极高的教学价值。书中详细介绍了社会网络分析的基础理论、动力学模型和网络统计分析,并将其应用于涌现和传染病等实际领域。此外,书中还深介绍了人工智能算法(如深度学习)在智能推荐、文本分析、假消息检测和虚拟社交机器人等领域的应用。这本书的特别之处在于融合了计算机科学、社会学、人工智能和复杂网络等多个学科的专业概念,全面呈现了计算社会学领域最新的研究成果和关键技术突破。对于计算社会学的教学而言,这本书是不可或缺的宝贵资料。

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作       者:郭斌,梁韵基,於志文

出  版  社:机械工业出版社

出版时间:2024-02-06

字       数:33.0万

所属分类: 科技 > 计算机/网络 > 计算机理论与教程

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自2009年至今,计算社会学步了发展的黄金时期。多学科的深度交叉融合,以人工智能为代表的数据科学方法的快速发展以及跨空间、多模态数据的快速富集等都使得计算社会学得到蓬勃发展,让社会科学研究呈现出崭新面貌,为解释人类行为、群体认知、社会演化等提供了重要的理论和方法支撑。本书采用渐式的组织思路,以人工智能的经典模型为基础理论支撑,从社交网络分析、网络动力学、社交媒体挖掘与社群智能三个维度行延伸,围绕典型应用系统梳理计算社会学的代表性应用。在兼顾广度和深度的前提下,本书深度融合计算机科学、社会学、人工智能、复杂网络、统计学和自然语言处理等多学科的专业概念,突出社会计算学近年来的研究成果和关键技术突破。本书为人工智能与社会科学交叉融合提供了系统性的理论框架、方法体系与应用阐释,是研究人员、专业人员以及工程、计算、AI、互联网等领域的技术人员不可或缺的参考资料,同时也可作为相关领域的高年级本科生和研究生的教材。<br/>【推荐语】<br/>本书系统性梳理计算社会学理论和方法的论著,具有极高的教学价值。书中详细介绍了社会网络分析的基础理论、动力学模型和网络统计分析,并将其应用于涌现和传染病等实际领域。此外,书中还深介绍了人工智能算法(如深度学习)在智能推荐、文本分析、假消息检测和虚拟社交机器人等领域的应用。这本书的特别之处在于融合了计算机科学、社会学、人工智能和复杂网络等多个学科的专业概念,全面呈现了计算社会学领域最新的研究成果和关键技术突破。对于计算社会学的教学而言,这本书是不可或缺的宝贵资料。<br/>【作者】<br/>郭斌,工学博士,西北工业大学计算机学院教授/副院长,国家杰出青年科学基金获得者,工信部智能感知与计算重实验室副主任,“一带一路”智能物联网国际合作联盟秘书长。2009年在日本庆应大学获博士学位,2009-2011年在法国国立电信学院行博士后研究。主要从事普适与泛在计算、移动群智感知、人机物融合群智计算方面研究。在IEEE/ACM汇刊等国内外重要期刊和会议上发表论文150余篇,曾获得自然科学一等奖、陕西省自然科学一等奖以及IEEE UIC’17等国际会议“最佳论文奖。 梁韵基,工学博士,西北工业大学计算机学院副教授,任CCF普适计算专委会委员。主要研究方向为群智感知、智能物联网、信息系统等。在IEEE TDSC、IEEE TMC、ACM TKDD、ACM TOSN、IEEE TIV等国际著名期刊和 AAAI、ACM UbiComp等国际会议上发表论文50余篇,主持国家自然科学基金面上项目、青年项目、国家重研发计划子课题、人工智能2030计划子课题等。获得陕西省自然科学一等奖、陕西高等学校科学技术特等奖。 於志文 工学博士,西北工业大学教授,哈尔滨工程大学副校长,“长江学者”特聘教授,国家杰出青年科学基金获得者,国家“万人计划”科技创新领军人才,国家重研发专项项目首席科学家。人机物融合群智计算重实验室主任,工信部智能感知与计算重实验室主任。主要从事移动互联网、普适计算、人机系统、社会感知等领域的研究工作。已在IEEE TMC、IEEE TKDE等国际顶级学术期刊和INFOCOM、ACM UbiComp、KDD 等国际会议上发表论文150余篇。担任IEEE Transactions on Human-Machine Systems、IEEE Communications Magazine、ACM IMWUT等国际权威期刊编委,担任ACM UbiComp、IEEE PerCom、IJCAI 等国际会议程序委员或主席40余次。担任ACM西安分会主席,IEEE高级会员,中国计算机学会会士、常务理事、普适计算专业委员会主任等。 曾获中国计算机学会优秀博士学位论文奖、中国计算机学会青年科学家奖、国家级教学成果二等奖、自然科学一等奖和陕西省科学技术一等奖。<br/>
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推荐序一

推荐序二

前言

第一篇 网络动力学篇

第1章 级联行为

第2章 随机网络

第3章 小世界现象

第4章 幂律分布网络

第5章 流行病学

第二篇 社交媒体挖掘与社群智能篇

第6章 自然语言处理

第7章 文本主题模型

第8章 情感分析

第9章 用户画像

第10章 智能推荐

第11章 假消息传播

第12章 虚拟机器人

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